量化基金好吗？
量化策略分好几种，有量价策略（以价格和成交量为基础）、基本面策略（关注公司基本面的信息）以及算法策略等。国内目前比较火的是量价策略，因为简单易学易操作而且回报看起来也很漂亮。 所谓「量化」就是用数学的方法来处理信息。比如一个股票的信息共有 X 项，每一项分别有 Y 个可能取值，那么一共有 Z=X*Y 个组合。如果某类策略在所有的 Z 个组合中选取其中一部分做交易并且取得正向收益，那就算它是套利策略了。
举个例子： 如果一只股票的消息共分为利好利空和中性三种，每种消息又各有乐观、中立和悲观三种观点，那么一共就有 3*3=9 种情况。如果我是一个量化策略，只要我在 9 种情况中都选对一半的情况（也就是对半开）那么就总能获得正收益。当然事实上没有这么简单，因为不同的消息之间是有相互影响的，但是原理就是这样。 所以题主所说的「基于量化模型开发的投资组合管理应用软件」其实是指一种程序化交易的软件。这种软件一般由两种模式：一种是自动交易，一种是智能选股。前者是已经有一套或者几套策略方案，只要按照策略的方案进行编程就可以实现自动的交易；后者是先用策略方案选出来的一篮子股票，然后再通过程序化的手段来实现买入或者卖出。
由于国内的 A 股市场存在「牛短熊长」且「单边式震荡」的特点，所以单纯的量价策略很容易出现波动性和回撤率都偏大的问题。因此有很多人会尝试各种各样的方法去调整参数和策略的规则以达到提高收益/回撤率和夏普比率的目的。这些尝试本身是没有错的，也是量化策略研究和发展的重要组成部分。 但是这里需要强调的是，不论怎么优化策略或者修改参数，它终归只是一种统计上的描述。也就是说，任何策略都不可能做到「精准预测」，所谓的「调优」也只是试图接近真实行情而已。
就像是我之前讲的那个例子，我虽然可以通过挑选情况来让策略总是对半开，但是这并不能改变策略本质是「赌钱」的本质。我无论如何优化参数都是无法真正「知道」行情的走向的——哪怕我只是做了最简单的多空判断。这是因为无论我如何优化参数，我总归是在用历史的数据来拟合我的策略。而历史的数据肯定是不含未来信息的，所以任何的预测都只是概率上的一种选择而已。